jueves, 21 de marzo de 2024

Páramo de La Cortadera tiene partes que ya no capturan la misma cantidad de carbono

 Este ecosistema, ubicado a 45 minutos de Tunja y colindante con los municipios de Toca, Pesca, Rondón, Viracachá y Siachoque (Boyacá), afronta disminuciones en su capacidad para capturar carbono orgánico, fundamental en la disminución de gases de efecto invernadero (GEI) y que contribuye a tener suelos con más nutrientes. Un estudio reciente evidenció que mientras algunas zonas del páramo secuestran hasta 370 toneladas por hectárea, otras solo pueden almacenar entre 10 y 20 ton/ha.

Los páramos son por excelencia lugares estratégicos para el medioambiente y para la vida humana, pues son la fuente de agua para millones de personas del país, y además son espacios que contrarrestan el impacto del cambio climático, las altas temperaturas y el efecto de los GEI en la atmósfera. Con un área cercana a los 3 millones de hectáreas, Colombia posee el 50 % de los páramos del mundo, y además existen 37 complejos biogeográficos que se distribuyen por las cordilleras, la Sierra Nevada de Santa Marta y el Nudo de los Pastos.

Aunque dichos ecosistemas están delimitados según las zonas que los componen, todavía hay un tema que no está del todo claro, y son las zonas en que pueden captar o no mayor cantidad de carbono orgánico, lo que representa un beneficio para toda la vegetación y la vida del lugar, pues las plantas crecen con nutrientes necesarios como nitrógeno, fósforo y azufre, los suelos están más compactos y se retiene una mayor cantidad de agua.

Por esta razón, el investigador Pablo César Serrano Agudelo, magíster en Geomática de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), realizó una predicción de cuánto carbono orgánico había por hectárea en el páramo La Cortadera, para lo cual utilizó bases de datos gratuitas de sensores remotos que tienen imágenes satelitales del lugar, además de muestras de suelo recolectadas y proporcionadas por la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia (UPTC), y algoritmos de machine learning.

Para evaluar la zona de páramo, con el software de programación Python se analizaron al menos 800.000 pixeles en 27 variables de análisis, entre ellas topografía, temperatura, modelo digital de elevación y diversos índices recopilados en los sensores remotos que registraban el estado del terreno.

“Las zonas con mayor contenido de carbono son aquellas que han sido menos intervenidas, esto quiere decir que no tienen tantas hectáreas dedicadas a cultivos o con otros usos de los suelos; estas fueron las que registraron valores de captura de carbono en un rango entre 10 y 20 toneladas, en especial en una frontera agrícola con Toca”, asegura el magíster, cuyo trabajo fue dirigido por el profesor Luis Joel Martínez, del Departamento de Agronomía de la UNAL.

Las muestras proporcionadas por la UPTC fueron 169, distribuidas en dos categorías: la primera con muestras tomadas a una profundidad entre 0 y 15 cm, y la segunda de 15 a 30 cm; ambos grupos ya tenían todos los análisis fisicoquímicos para determinar su composición y el nivel de  concentración de carbonos orgánicos, aportando a los datos de los sensores Sentinel 1, Sentinel 2, y plataformas como WorldClim.

El investigador asegura que “este estudio ayuda a que la delimitación de los páramos se haga de manera estratégica, teniendo en cuenta las zonas que no deberían ser intervenidas, y evidenciando que se tienen alturas por encima de los 3.000 msnm que son puntos de protección y conservación, pero hay cultivos e intervención humana que dificultan la estimación del carbono capturado por estos ecosistemas”.

En este contexto, la Corporación Autónoma Regional de Boyacá (Corpoboyacá) indicó hace algunos años que los páramos de esta región serían los primeros en los que se implementen los “bonos de carbono”, un método de compensación para reducir la emisión de gases de efecto invernadero, adquiridos por los países y empresas que más los producen y en los que es clave determinar qué zonas tienen más pronunciada esta problemática.

Gracias a la IA y al machine learning, dos algoritmos, uno de bosques aleatorios y otro de redes neuronales artificiales, predijeron hasta en un 65 y 70 % la captura por hectárea y zona del páramo de La Cortadera. Estos valores son equivalentes a los registrados en investigaciones anteriores en otros páramos, por lo que los resultados son prometedores y sientan un punto de partida para futuros proyectos y para diseñar políticas públicas mejor enfocadas.

Por último, el magíster asegura que “en otros ecosistemas de este tipo se han registrado valores de captura de hasta 700 ton/ha, por lo que se necesitan más estudios que clasifiquen las zonas en donde se ha perdido esta capacidad”.